作者：Kshitiz Rimal导读对图像分割方法Fast-SCNN的解释以及实现的代码分析。Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto
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2024-08-08 22:13:37
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1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据6 模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练，这也是机器学习的核心内容，主要是使用TensorFlow的tf.keras
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2024-03-22 14:08:04
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1.数据类型TensorFlow主要有以下几种数据类型2.张量1.张量定义TensorFlow 中的 Tensor 表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 1 2 3；1 阶张量叫作向量，表示的是一个一维数组如[1,2,3]；2 阶张量叫作矩阵，表示的是一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素用它的行号和列号共同索引到，如在[
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2024-07-26 07:39:00
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from __future__ import print_functionimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import i
原创
2022-08-02 09:08:43
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Tensorflow算是老牌深度学习框架了，但是相比Pytorch来说，会稍微显得有些笨重，主要是计算必须在session中进行，在编写某些更为灵活的网络结构时，会比较麻烦。不过Tensorflow对分布式训练的支持较好，所以如果是需要使用分布式计算的情况下，使用Tensorflow会相对更加稳定一些。
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2024-05-13 12:34:39
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前言在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**损失函数（Loss Function）**是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失函数很大，表明机器学习模型与数据真实分布差别较大，则模型性能不佳。我们训练模型的主要任务就是使用优化
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2024-04-26 14:30:21
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1 基本概念2 文本分类与情感分析获取数据集加载数据集训练数据集性能设置为了提升训练过程中数据处理的性能，keras技术框架提供数据集缓存的功能，使用缓存可以避免读取磁盘数据集时由于IO消耗太多而出现性能瓶颈的问题，如果数据集的容量太大，该缓存功能也可以将大量小文件对应的数据样本集中存储在磁盘形式的缓存中。如上所示，prefetch方法提供将数据集预先加载到缓存中的功能，以上三
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2024-04-19 14:58:13
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tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法（后文简称bfc算法）。bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本。它具有内存分配、释放、碎片管理等基本功能。关于dlmalloc算法，参考下面链接：http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想：将内存分成一系列内存块，每个
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2024-03-06 16:06:59
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基本分类官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification主要步骤： 加载Fashion MNIST数据集 探索数据：了解数据集格式 预处理数据 构建模型：设置层、编译模型 训练模型 评估准确率 做出预测：可视化Fashion M
在tensorflow2.0版本之前，1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图（Computation Graph）和张量（Tensor）两种，但tensorflow2.0之后的版本取消了Graph和Session的概念。今天简单记录一下Tensor的相关内容。从Tensorflow的命名就不难看出，Tensor（张量）在整个tensorflow的框架体系中都是一个重要的概念，它可以
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2024-01-31 01:36:19
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1.data_processing.pyimport pandas as pdfrom urllib.request import urlretrievedef load_data(download=Tr
原创
2022-08-02 07:18:34
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Non-local U-Nets for Biomedical Image Segmentation 简介自2015年以来，在生物医学图像分割领域，U-Net得到了广泛的应用，至今，U-Net已经有了很多变体。U-Net如下图所示，是一个encoder-decoder结构，左边一半的encoder包括若干卷积，池化，把图像进行下采样，右边的decoder进行上采样，恢复到原图
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2024-07-25 19:52:41
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文章目录前言一、Keras的mnist数据集二、建立sequential顺序model2.绘图结果和测试结果三、网络容量和优化总结 前言Keras是TensorFlow2.X的一个实现库，很多模型基于Keras搭建 一、Keras的mnist数据集mnist数据集是KerasAPI公开的数据集，是（28，28）的图像数据集二、建立sequential顺序model对于分类问题必须使用softm
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2024-07-24 14:01:24
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图片是网页制作中很重要的素材，图片有不同的格式，每种格式都有自己的特性，了解这些特效，可以方便我们在制作网页时选取适合的图片格式。图片大致分为位图和矢量图两种。一、位图位图也叫点阵图，是由一个个的方形的像素点排列在一起拼接而成的，位图在放大时，图像会失真。下面讲的5种图像都属于位图。1、psdpsd是photoshop的专用格式，UI设计师使用photoshop设计效果图，最后会将psd格式的效果
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2024-10-15 19:14:41
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&nbs
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2024-04-11 09:13:19
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Tensoflow2.0tf,keras（构建和训练模型的核心高级API）单输入单输出的sequential顺序模型函数式APIeager模式eager模式 直接迭代和直观调试自定义tf.GradientTape求解梯度，自定义训练逻辑tf.data 加载图片和结构化数据第一节 分类模型利用keras来进行分类模型的数据读取和展示 使用plt.show()进行图像展示。import tensorf
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2024-04-07 13:25:57
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基本分类：对服装图像进行分类1.导入基本的库import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2. 导入 Fashion MNIST 数据集fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_
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2024-04-09 09:49:21
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1.tensorflow重置计算图from tensorflow.python.framework import opsops.reset_default_graph()sess = tf.Session() #创建计算图会话2.tensorflow扩展张量维度tf.expend_dim()3.tensorflow随机单样本训练和批量训练# 用np生成x_vals和y_va...
原创
2021-08-26 14:18:41
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本文主要介绍了如何使用TensorFlow环境运行一个最基本的图像分类器（Win10系统）。一．基础概念介绍1.物体分类的思想物体分类，也就是训练系统识别各个物体，如猫咪、狗狗、汽车等。TensorFlow是谷歌开发出的人工智能学习系统，相当于我们的运行环境。2.神经网络与Inception v3体系结构模型神经网络示意图如下：通俗了讲，就是将若干个输入，进行若干次操作（线性或者非线性），最后输出
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2024-03-15 12:22:47
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分类器classifier之前的回归问题，预测的结果是数值型的，分类器预测出的数据是标称型一个手写数字识别的分类器import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#number 1 to 10 data
#如果没有这个数据包，会自动从网上帮你下载下来
mnist = input_
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2024-03-21 20:05:20
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